基于改进自适应遗传算法的复合材料铺层优化设计

发布时间：2017-06-10 06:10

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【摘要】：为提高采用遗传算法的复合材料铺层优化计算效率,提出了改进的自适应遗传算法,其交叉和变异算子在迭代过程中能够根据种群迭代收敛趋势进行自适应调整。通过二维Rasrtigrin测试函数试验,表明改进自适应遗传算法能够增加全局收敛次数,提高收敛速度。在此基础上,编写整数编码的改进自适应遗传算法,并结合经典层合板理论,以质量轻量化为目标,结构强度和刚度为约束条件,对复合材料层合板进行铺层优化设计,算例迭代过程显示收敛到最优解自适应遗传算法需进化27代,改进自适应遗传算法需进化19代。结果表明,提出的改进自适应遗传算法能够明显提高复合材料铺层优化设计效率。
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;
【关键词】： 复合材料 优化 遗传算法 试验 收敛
【基金】：中国科学院三期知识创新工程资助项目(YYYJ-1122)
【分类号】：TB332
【正文快照】： 复合材料具有高比强度和高比刚度等优点,是理想的飞机结构材料,在航空、航天等工业领域中发挥着越来越重要的作用[1-4]。在复合材料的结构设计过程中,通过调整结构的铺层顺序可得到满足设计要求的最优结构。但在实际的复合材料层合板设计中,因制造工艺性要求,层合板各分层的厚

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5 吴广宽;席光;梁武科;罗兴，

本文编号：437579